LLM微调的计算资源难题如何破？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XAHCwOPeLiAY40ku8EYc6gvonpf/ad计算资源：微调过程的计算成本仍然很高，特别是对于复杂模型和大型数据集。 对于较小的组织或资源有限的组织来说，这可能是一个障碍。
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怎样降低人工智能对计算资源的消耗？ - 飞书文档
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多维表格公式计算优化指南 - Feishu
https://www.feishu.cn/hc/zh-CN/articles/022441339437-%E5%A4%9A%E7%BB%B4%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E5%85%AC%E5%BC%8F%E8%AE%A1%E7%AE%97%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%8C%87%E5%8D%972025年3月10日 ... ... 不占用本地电脑资源，运算性能提升，运行更流畅。. 二、术语解释. 慢查询 ... 若需在多维表格中对大量数据进行分析运算，或需要在多维表格中引入 ...
谷歌在人工智能计算中对数据资源的利用情况如何？ - 飞书文档
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AI计算资源需求的解决之道 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FIpQw4393iRsiGkauOdcdhDbnzb/a7在数据方面，新的数据获取和处理技术正在不断涌现。例如，联邦学习技术允许不同的设备或机构在不共享数据的情况下进行模型训练，有效地保护了数据的隐私。同时，一些 ...
AGI模型扩张为何面临计算资源困境 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FqznwnM9OiDW85kUOcZcl2U1nJh/a2另一方面，数据的质量和数量也成为了制约因素。AGI模型需要大量高质量的数据来学习和提高性能。然而，获取和整理这些数据并非易事。数据的准确性、 ...
LoRA技术：节省计算资源的奥秘 - 飞书文档
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理解解决生成式人工智能挑战的技术 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KQ65w9ymVieW8tk6mrQcJrVHnKb/a4数据清洗可以去除噪声和错误数据，提高数据的准确性。例如，在自然语言处理中，对于文本数据可能需要纠正错别字、去除重复的语句等。而数据增强则是通过一些方法来扩充数据量， ...
AI检测市场的崛起：是AI还是非AI，这是个问题 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ynxzwc1nviCx3qkyuWsc2A4KnSb/ab基于语言特征的检测工具主要是通过分析文本的语言特征，如词汇、语法、句法等，来判断文本是否是由AI生成的。这种检测方法的优点是简单易行，不需要大量的计算资源和训练数据 ...
视觉语言模型的复杂架构对计算资源有何要求？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RHXhw1Oa9iqxwUkU35fcdjNSn4f/a5获取高质量的标注数据是一项艰巨的任务，不仅需要耗费大量的人力、物力和时间，还需要保证数据的准确性和多样性。如果数据存在偏差或不完整，可能会导致模型的性能下降 ...